google map 加点

本文通过实战案例展示了如何使用 Google Maps JavaScript API 创建交互式地图应用。作者分享了如何加载地图、添加标记并处理用户点击事件的方法。此外,还介绍了如何利用 MarkerManager 自动管理大量标记。
最近在做地图方面的东西,用到了google map ,特拿来跟大家一起分享!

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN"
"http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>Google Maps JavaScript API Example</title>
<script
src="http://maps.google.com/maps?file=api&v=2&key="
type="text/javascript"></script>
<script
src="http://gmaps-utility-library.googlecode.com/svn/trunk/labeledmarker/release/src/labeledmarker.js"
type="text/javascript">

</script>

<script src="http://gmaps-utility-library.googlecode.com/svn/trunk/markermanager/release/src/markermanager.js"
type="text/javascript">
</script>
<script type="text/javascript">
//<![CDATA[

function marks(){
var markerarr = new Array();

//得到xml文件中的地理信息经纬度
GDownloadUrl("markers.xml", function(data, responseCode) {

var xml = GXml.parse(data);
var markers = xml.documentElement
.getElementsByTagName("marker");
for ( var i = 0; i < markers.length; i++) {
var point = new GLatLng(parseFloat(markers[i]
.getAttribute("lat")), parseFloat(markers[i]
.getAttribute("lng")));
//markerarr.push(new GMarker(point));

var marker = new GMarker(point);
//添加点击事件,连数据库
GEvent.addListener(marker, "click", function() {
alert("您点击了图标。");
});
//添加到数组中
markerarr[i] = marker;

}
});

return markerarr;
}
//产生地图
function load() {
if (GBrowserIsCompatible()) {
var map = new GMap2(document.getElementById("map"));
map.addControl(new GLargeMapControl());
map.addControl(new GScaleControl());
map.setCenter(new GLatLng(36.71299, 119.15698), 10);
// var mm = new MarkerManager(map);
// mm.addMarkers(marks(),11,15);

//var mgrOptions = { borderPadding: 50, maxZoom: 18, trackMarkers: true };
//创建图标器,自动管理 ,设置课时范围为16层
var mgr = new MarkerManager(map);
mgr.addMarkers(marks(),16);
//刷新显示
mgr.refresh();
}
}

//]]>
</script>
</head>
<body onload="load()" onunload="GUnload()">
<div id="map" style="width: 800px; height: 500px"></div>
</body>
</html>
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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